Thumbnail
인공지능 딥러닝 · 머신러닝

[입문자를 위한] 캐글로 시작하는 머신러닝 • 딥러닝 분석 대시보드

(4.9)
65개의 수강평 ∙  2,189명의 수강생

무료

지식공유자: 대구빅데이터활용센터
총 17개 수업 (2시간 28분)
수강기한: 
무제한
수료증: 미발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변: 미제공
폴더에 추가 공유

초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

데이터 분석 입문자를 위한, 머신러닝 • 딥러닝 분석 기초 강의입니다

✍️
이런 걸
배워요!
캐글 시작하기, 캐글 데이터셋 활용하기
분석에 앞서 데이터 전처리하는 법
데이터에 머신러닝 • 딥러닝 모델 적용하기
시계열 딥러닝 분석

[입문자를 위한] 캐글로 시작하는 머신러닝 딥러닝

Kaggle은 기업 및 단체에서 데이터 관련 과제를 등록하면, 사용자들이 이를 해결하는 모델을 개발해 경쟁하는 플랫폼입니다. 실제로 많은 기업과 단체들이 Kaggle에 데이터와 해결 과제를 등록하고 있으며, 플랫폼 사용자들이 자신만의 분석 모델을 만들어 보상을 얻고 있습니다. 다른 의미로 해석하면 캐글은 수많은 머신러닝과 데이터 분석에 쉽게 입문할 수 있는 플랫폼이라는 반증이기도 하죠.

Kaggle의 장점은 많은 데이터와 예제, 가상 분석 환경입니다. 분석에 유용한 데이터들을 쉽게 사용할 수 있으며 다양한 분석 코드들을 참고할 수 있습니다. 뿐만 아니라 Kaggle에서 제공하는 분석환경에서 직접 코드를 실행하고 이를 공유할 수도 있습니다.

머신러닝과 딥러닝을 배우기 위해 기초를 쌓고 싶으시다구요? 그렇다면 이 강의와 함께 하세요! 실제 Kaggle 내 데이터 소스를 활용해 어떻게 데이터를 활용할 수 있는지 알 수 있을 거에요.

이 강의의 학습 목표 📜

  • 캐글을 통해 분석을 위한 데이터를 불러올 수 있습니다.
  • 불러온 데이터를 분석하고 시각적으로 표현할 수 있습니다.
  • 데이터를 전처리하고 예측 모델을 만들 수 있습니다.
  • 다양한 예측 모델의 원리를 파악하고 비교해 적절한 모델을 선정할 수 있습니다.
  • 예측된 결과를 통해 정확도를 확인하고 결과를 그래프로 나타낼 수 있습니다.

이 강의를 들은 후 당신의 모습 📖

  • Kaggle의 기본적인 사용법을 알 수 있습니다.
  • 데이터 셋을 불러와 데이터의 내용을 확인할 수 있습니다.
  • 불러온 데이터를 그래프를 통해 탐색적으로 분석하고 결측지 제거, 더미 처리와 같은 전처리 과정을 진행할 수 있습니다.
  • 전처리가 끝난 데이터를 직접 제작한 예측 모델을 통해 학습시키고, 예측된 결과를 통해 정확도를 확인할 수 있습니다.
  • 다양한 예측 모델들에 대해 알아보고 데이터에 대한 예측 결과를 비교할 수 있습니다. 

이 강의에서 배우는 내용 📚

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
비전공자, 또는 데이터 분석을 처음 접하시는 분
머신러닝과 딥러닝을 배우기 위해 기초를 쌓고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
python언어에 대한 기초가 있다면 좋지만, 없어도 충분히 따라하실 수 있어요 ! +_+

안녕하세요
대구빅데이터활용센터 입니다.
대구빅데이터활용센터의 썸네일

DIP 대구 빅데이터활용센터 입니다.

데이터 분석가들로 구성된 직원들이 강의를 진행하고 있습니다. :)

센터를 방문하시면 데이터 분석 및 컨설팅을 무료로 지원해드리고 있습니다.

홈페이지

유튜브 채널

 

커리큘럼 총 17 개 ˙ 2시간 28분의 수업
이 강의는 영상이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 캐글 시작하기, 캐글 데이터셋을 활용하기
캐글 및 강의소개 미리보기 02:05
캐글 가입하기 00:59
캐글에 등록된 데이터셋을 활용하는 방법 (기본적 탐색) 08:55
섹션 1. 분석에 앞서, 데이터 전처리하기
데이터 불러오기 11:00
그래프를 통한 기초 데이터 분석 07:22
데이터 전처리 21:33
섹션 2. 데이터에 머신러닝 • 딥러닝 분석 모델 적용하기
딥러닝 모형 13:51
머신러닝 모형 19:55
모형별 결과 비교하기 08:58
섹션 3. 시계열 딥러닝 분석 시작하기
시계열 딥러닝 섹션 소개 02:05
탐색적 분석 06:46
시계열 차수 추정하기 04:05
데이터 전처리하기 08:06
섹션 4. 시계열 딥러닝 분석 모델
RNN 모형 13:01
LSTM 모형 06:31
GRU 모형 06:33
모형별 비교 06:28
강의 게시일 : 2021년 05월 13일 (마지막 업데이트일 : 2021년 05월 13일)
수강평 총 65개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.9
65개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
곽두일 thumbnail
5
keras 버전 변경으로 인해 선생님의 코드가 맞지 않아 수정을 해가며 강의를 들었지만, 내용 이해에 전혀 방해가 되지 않았습니다. 아주 명강사세요. 추천드립니다. 그리고 이런 스타일로 다른 것들도 제작해주시면 유료라도 들을 용의 5만8만 퍼센트입니다!
2023-06-01
bbak0105 thumbnail
5
쉽게 잘설명해주셔서 기존에 알고 있던 내용을 복습하기 좋았습니다!!
2024-03-21
강승진 thumbnail
3
파이썬 기초만 배워서는 이해하기 어려운 것 같습니다.
2024-02-25
khlee7953 thumbnail
4
라이브러리가 최신 버전이 아닌 것이 좀 아쉽습니다.
2024-03-02
슝슝 thumbnail
4
초보에겐 뒤로 갈수록 자세한 설명이 아쉽네요
2023-08-19